인터넷 정보가전을 위한 내장형 실시간 응용프로그램을 개발하기 위해서는 개발도구의 지원이 필요하다. 이러한 도구들은 주로 원격개발환경에서 실행되는데, 디버그에이전트는 호스트 컴퓨터에서 수행되는 도구들의 요구를 타겟 시스템에서 실행하기 위한 타겟 상주형 태스크이다. 디버그에이전트는 도구들의 요구를 받아 이를 해석하고, 실행하며 그 결과를 호스트 컴퓨터로 전송한다. 호스트로 부터의 요구들은 디버그 프로토콜로 정의된다. 이 논문에서는 실시간 응용프로그램 개발 환경을 위한 디버그에이전트의 구조와 기능을 제안한다. 타겟 독립성을 부여하며 최소한의 타겟 자원만을 요구하도록 설계된 디버그프로토콜에 대해서도 소개한다.
Q+P Esto는 정보가전용 RTOS인 Q+P를 위한 원격 개발 환경이다. 타겟에이전트는 타겟에서 실행되면서 호스트에 있는 디버거와 원격쉘, 그리고 자원모니터 같은 Q+P Esto 도구들이 원격 개발을 하는데 필요한 기본적인 기능들을 제공한다. 본 논문은 GNU gdb 5.0에 있는 gdbserver를 이용하여 타겟에서 실행 중인 응용 프로세스를 감시 및 제어하는 구조를 제안한다. 디버깅을 위하여 정지점(breakpoint)에 걸린 응용 프로세스를 continue 시켰을 때 응용 프로세스가 무한 루프에 빠지더라도 타겟에이전트는 다른 도구의 요청을 계속 처리할 수 있다. 응용 프로세스를 제어하는 자세한 메커니즘은 gdbserver가 담당한다. 따라서, 타겟에이전트는 단지 gdb remote protocol만 사용하여 gdbserver와 통신하면 되므로 구현이 용이하다.
This paper presents a framework for controlling mobile multiple robots connected by communication networks. This framework provides novel methods to control coordinated systems using mobile agents. The combination of the mobile agent and mobile multiple robots opens a new horizon of efficient use of mobile robot resources. Instead of physical movement of multiple robots, mobile software agents can migrate from one robot to another so that they can minimize energy consumption in aggregation. The imaginary application is making "carts," such as found in large airports, intelligent. Travelers pick up carts at designated points but leave them arbitrary places. It is a considerable task to re-collect them. It is, therefore, desirable that intelligent carts (intelligent robots) draw themselves together automatically. Simple implementation may be making each cart has a designated assembly point, and when they are free, automatically return to those points. It is easy to implement, but some carts have to travel very long way back to their own assembly point, even though it is located close to some other assembly points. It consumes too much unnecessary energy so that the carts have to have expensive batteries. In order to ameliorate the situation, we employ mobile software agents to locate robots scattered in a field, e.g. an airport, and make them autonomously determine their moving behaviors by using a clustering algorithm based on the Ant Colony Optimization (ACO). ACO is the swarm intelligence-based methods, and a multi-agent system that exploit artificial stigmergy for the solution of combinatorial optimization problems. Preliminary experiments have provided a favorable result. In this paper, we focus on the implementation of the controlling mechanism of the multi-robots using the mobile agents.
Drones, which have rapidly grown along with the 4th industrial revolution, spread over industries and also widely used for military purposes. In recent wars in Europe, drones are being evaluated as a game changer on the battlefield, and their importance for military use is being highlighted. The Republic of Korea Army also planned drone-bot systems including various drones suitable for echelons and missions of the military as future defense forces. The keyword of these drone-bot systems is autonomy by artificial intelligence. In addition, common use of operating platforms is required for the rapid development of various types of drones. In this paper, we propose software framework that applies diverse artificial intelligence technologies such as multi-agent system, cognitive architecture and knowledge-based context reasoning for mission autonomy and common use of military drones.
To develop a ubiquitous system, several researches have been tried to apply multi-agent models to design a system. Even though current multi-agent models provide many benefits with ubiquitous system developments, there are still some deficiencies in completely supporting the characteristics of ubiquitous systems such as dynamic formation and termination of mission-oriented organizations and interrelationship between organizations. In addition, existing agent-based models only concern aboutananalysis and design of a system, then place a burden of implementation on developers. Therefore, in this paper, we propose the high-level abstraction model of a multi-agent based ubiquitous system and the development process concerning implementation as well as design of systems. In addition, we implemented a development toolkit, called as CDTK(Community computing system Development Tool Kit), then developed a small community computing system using the CDTK.
Seo, Hyun-Gon;Kim, Ki-Hyung;Hong, You-Sik;Lee, U-Beom
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.10
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pp.64-75
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2007
Service discovery protocols is software components to find specific services or resources on network. The SLP defined by IETF protocol is a framework for automatic service discovery on IP based networks. Automatic service discovery is an important component on ubiquitous computing environment. This paper proposes a service discovery architecture named as SLPA(Service Location Protocol based on AMAAM). AMAAM(Mobility Agent Advertisement Mechanism) is an aggregation-based Mobile IP implementation in MANET. In SLPA, the role of the directory agent is assigned to the mobility agent in AMAAM. The mobility agent periodically beacons an advertisement message which contains both the advertisement of the directory agent in SLP and the advertisement of the mobility agent in Mobile IP. For evaluating the functional correctness of SLPA and the overhead of maintaining a service directory of SLPA. We simulate SLPA using ns-2 and analyze the overhead of control overheads for the aggregation. Through the simulation experiments we show the functional correctness of the proposed architecture and analyze the performance results.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.1
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pp.137-149
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2004
A new software paradigm is required on the development of network and various service requirements. With this, many studies on a mobile agent have been made. For the execution of the mobile agent, migration is the most important factor that influences the performance of the mobile agent. In this paper we propose the method that leads to high migration efficiency in order to improve the performance. The features of our migration technique are as follows. First, the migration technique creates the dynamic itinerary that appropriately copes with the network conditions and the platform changes to improve the agent execution efficiency. Second, it perfecters an executed code to reduce the amount of the mobile data and reduces the execution time by instantiating the agent in advance. Third, it improves the execution efficiency by using the checkpoint-based recovery method that does not execute the agent again and recovers the process states even though the errors take place. Though the simulation we compare the proposed method with the existing methods. The simulation result shows that the proposed method outperform the existing methods in terms of migration.
As auctions become popular, developing good agent bidding strategies has been an important focus in agent-based electronic commerce research. Especially for the continuous double auctions where no single dominant strategy is known, the agent bidding strategy has practical significance. This paper introduces an adaptive agent strategy for the countinuous double auction. The central idea is to let the agent figure out at run time when the sophisticated strategy (called the p-strategy) is beneficial and when a simpler strategy is better. Balance between exploration and exploitation is achieved by using a heuristic exploration function that trades off the expected profits and the number of tries of each strategy. We have experimentally evaluated the performance of the adaptive strategy in a wide variety of environments. The experiment results indicate that the adaptive strategy outperforms the plain p-strategy when the p-strategy performs poorly, while it performs similar to the p-strategy when the p-strategy dominates the other simple strategies.
For decades, simulation technique has been well validated in areas such as computer and communication systems. Recently, the technique has been much used in the area of transportation and traffic forecasting. Several methods have been proposed for investigating complex traffic flows. However, the dynamics of vehicles and diversities of driver characteristics have never been considered sufficiently in these methods, although they are considered important factors in traffic flow analysis. In this paper, we propose a traffic simulation tool called Multi-Agent for Traffic Simulation with Vehicle Dynamics Model (MATDYMO). Road transport consultants, traffic engineers and urban traffic control center managers are expected to use MATDYMO to efficiently simulate traffic flow. MATDYMO has four sub systems: the road management system, the vehicle motion control system, the driver management system, and the integration control system. The road management system simulates traffic flow for various traffic environments (e.g., multi-lane roads, nodes, virtual lanes, and signals); the vehicle motion control system constructs the vehicle agent by using various vehicle dynamic models; the driver management system constructs the driver agent capable of having different driving styles; and lastly, the integrated control system regulates the MATDYMO as a whole and observes the agents running in the system. The vehicle motion control system and driver management system are described in the companion paper. An interrupted and uninterrupted flow model were simulated, and the simulation results were verified by comparing them with the results from a commercial software, TRANSYT-7F. The simulation result of the uninterrupted flow model showed that the driver agent displayed human-like behavior ranging from slow and careful driving to fast and aggressive driving. The simulation of the interrupted flow model was implemented as two cases. The first case analyzed traffic flow as the traffic signals changed at different intervals and as the turning traffic volume changed. Second case analyzed the traffic flow as the traffic signals changed at different intervals and as the road length changed. The simulation results of the interrupted flow model showed that the close relationship between traffic state change and traffic signal interval.
Most agents are associated with plan rules for their tasks when they are created. In a multi-agent system in which many agents are interacting, the direct use of predefined plan rules of each agents may slow down the system due to the lack of recognition of the relationship among plan rules of the agents. In order to overcome this, we need to analyze and integrate the agent's plan rules to facilitate concurrent rule execution. This paper proposes a method that integrates and executes local plan rules of task agents in a multi-agent environment. The results of the integration are represented in a network structure. For domain task execution, a task agent collects other task agents' plan rules and builds an integrated domain network, which is exploited to achieve the goal. The agent problem solving by using the domain network enables not only the concurrent plan execution but the solution of coordination problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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